TWI584238B

TWI584238B - Optimization Method of Vehicle Coordinated Object Location and Vehicle Coordinate Location Device

Info

Publication number: TWI584238B
Application number: TW104142232A
Authority: TW
Inventors: zhao-yang Li; Zhe-Cheng Zhang
Priority date: 2015-12-16
Filing date: 2015-12-16
Publication date: 2017-05-21
Also published as: TW201724050A

Description

車輛協同式物體定位優化方法及車輛協同定位裝置

本創作是一種物體定位方法，特別是指一種協同式物體定位(Cooperative positioning)優化方法。

在車輛中配置感測器(sensor)以偵測周圍環境的相關技術已發展許久，例如使用全球定位系統(GPS)、雷達(RADAR)、光達(LIDAR)、行車紀錄器等不同感測器可提供多元的環境資訊。但是對車輛本身而言，透過環境資訊感測器所取得的環境資訊仍會受到許多因素的限制，舉例而言，請參考圖9所示，在十字路口的環境中，行駛在縱向車道的第一車輛101可得知該方向之環境資訊，例如可看到有物體200(如行人、車輛、動物)正快速衝出路口，但對於在橫向車道的第二車輛102而言，因受限於其所在位置可能受周圍建築物遮蔽而產生盲點，即使第二車輛102上具有感測器，但仍無法察覺該物體200的突發情況而與其撞擊。因此，若僅單獨依據車輛本身的感測器提供環境資訊，在實際應用時仍存在有盲點。

為此，車輛協同式定位方法遂發展出來，協同式的概念係表示透過周圍其鄰車輛或周圍的感測裝置(例如路側感測單元(Road side unit),RSU)分享各自感測到的資訊，使本車接收其它車輛的資訊而擴增自己的感測範圍，沿用上述圖9的例子說明，若該第二車輛102可接收該第一車輛提供的資訊，便可得知其右方路口將有物體突然出現，有足夠的時間緊急應變。

然而目前協同式定位技術係面臨準確性不佳的技術缺點，請參考圖10所示範例，第一車輛101表示本車，第二車輛102~第四車輛104表示鄰近的其它車輛。以第二車輛102而言，其配備有一商用GPS及一攝影機，而一般商用GPS的定位誤差約為5~15公尺，攝影機的定位誤差約為5公尺，因此，該第二車輛102利用自身GPS所測得之自身位置具有一GPS誤差範圍A1，第二車輛102利用攝影機感測到第三車輛103之所在位置時，由攝影機所測得之第三車輛103位置具有一攝影機誤差範圍A2；因此，若第二車輛102將其感測到之第三車輛的位置資訊轉傳分享給第一車輛101時，第一車輛101所接收到的第三車輛103的位置資訊即有誤差累積的問題，如GPS及攝影機累加誤差範圍A3所示。

再進一步而言，若第一車輛101將該筆第三車輛103的位置資訊二度轉傳分享給第四車輛104時，將會再進一步加上第一車輛101自身的位置誤差，導致第四車輛104所接收之位置資訊產生更多的累積誤差量。因此，當資訊經過多次的轉傳分享後，對物體的定位準確性將會顯著下降，甚至不具參考價值。

鑑於既有協同式定位技術存在有位置資訊精確度不佳的問題，本創作之主要目的是提供一種車輛協同式物體定位優化方法，以擴增車輛的感範圍、提高位置資訊的精準度而提升車輛行駛的安全性。

為達到前述目的，本發明之方法係利用一設置在本車內部之協同定位裝置執行，該方法包含有：由本車接收一資訊封包，該資訊封包中包含一鄰車提供的一鄰車車輛原始座標及至少一物體原始座標，該鄰車車輛原始座標及該物體原始座標分別具有各自之定位精準度；對該鄰車車輛原始座標及該物體原始座標進行時間延遲補償，以分別得到鄰車補償後的一車輛補償座標及一物體補償座標；執行一優化程序，其包含：比對本車的一本車車輛原始座標與鄰車的該車輛補償座標，判斷何者具有較高的定位精準度；優先對具有較高精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車輛補償座標進行一優化運算，再對具有較低定位精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車輛補償座標進行優化運算，其中，該優化運算執行：a)根據本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標計算出複數個參考位置；及b)根據各參考位置之權重值，分別計算出一本車車輛優化座標及一鄰車車輛優化座標；對物體座標進行優化，係比較鄰車的該鄰車車輛原始座標及鄰車車輛優化座標之間的第一差異量，依據該第一差異量對鄰車提供之物體補償座標進行補償以得到一第一物體優化座標；並比較本車的本車車輛原始座標及本車的本車車輛優化座標之間的第二差異量，依據該第二差異量對本車提供之物體座標進行補償以得到一第二物體優化座標。

藉由本創作的定位優化方法，可獲得本車及鄰車優化後的鄰車車輛優化座標、第一物體優化座標、本車車輛優化座標及第二物體優化座標，該優化後的座標可更加接近實際位置，有助於在行車過程中準確地判斷周圍環境的物體、車輛分佈狀態，提升車輛行駛的安全性。

10‧‧‧車輛協同定位裝置

11‧‧‧無線傳輸介面

12‧‧‧延遲修正模組

13‧‧‧位置優化模組

14‧‧‧定位比對模組

15‧‧‧車身感知器

21‧‧‧第一部分

22‧‧‧第二部分

101‧‧‧第一車輛

102‧‧‧第二車輛

103‧‧‧第三車輛

104‧‧‧第四車輛

200‧‧‧物體

A1‧‧‧GPS誤差範圍

A2‧‧‧攝影機誤差範圍

A3‧‧‧GPS及攝影機累加誤差範圍

H‧‧‧本車

R‧‧‧鄰車

H1~H4‧‧‧第一參考位置~第四參考位置

R1‧‧‧基準位置

M1~M4‧‧‧第一涵蓋範圍~第四涵蓋範圍

圖1：本創作協同定位裝置的架構方塊圖。

圖2：本創作車輛協同式物體定位優化方法的流程圖。

圖3：本創作BSM資料封包格式示意圖。

圖4：本創作對車輛原始位置執行時間延遲補償的示意圖。

圖5：本創作位置優化模組所執行之優化程序流程圖。

圖6A：本創作取得第一參考位置H1的示意圖。

圖6B：本創作取得第一參考位置H2的示意圖。

圖6C：本創作取得第一參考位置H3的示意圖。

圖6D：本創作取得第一參考位置H4的示意圖。

圖7：本創作利用多個參考位置計算車輛優化座標之示意圖。

圖8：本創作中多台車輛之資訊分享示意圖。

圖9：車輛行經交叉路口之示意圖。

圖10：協定式定位之誤差累積示意圖。

請參考圖1所示，本創作利用配備在各車輛上的一車身感知器15，包含GPS接收器及其它多種感測器，例如雷達、攝影機等設備取得本車座標與車輛周圍之環境資訊，並透過無線通訊技術將本車座標與環境資訊轉傳分享給周圍的鄰近車輛。因此，就任何一台車輛而言，係與周圍車輛進行接收及傳輸的雙向無線通訊。

本創作在車輛內部設置一車輛協同定位裝置10，該車輛協同定位裝置10包含有一無線傳輸介面11、一延遲修正模組12、一位置優化模組13及一定位比對模組14。該車輛協同定位裝置10係執行一車輛協同式物體定位優化方法，該方法如圖2所示，包含有以下步驟：S10：接收一資訊封包，該資訊封包中包含鄰車的一鄰車車輛原始座標及至少一物體原始座標以及該鄰車車輛原始座標與物體原始座標各自之定位精準度；S20：對該鄰車車輛原始座標及該物體原始座標進行時間延遲補償，以分別得到鄰車補償後的一車輛補償座標及一物體補償座標； S30：執行一優化程序；S40：座標比對融合。

在步驟S10：該無線傳輸介面11負責本車與鄰車之間的資料雙向傳輸，在本實施例中是採用一短距無線通訊介面(DSRC)，於車輛之間週期性地收發資料封包，資料封包格式是採用基本安全訊息(Basic Safety Message,BSM)封包，請參考圖3，該資料封包的訊息格式大致上包含一msgID欄位、第一部分21(Part I)及第二部分22(Part II)，其中第一部分21係定義為必要資訊，包含基本的安全訊息內容，為每個資料封包必然包含的部分，但第二部分22為非必要部分(optional)，可由使用者視應用需求將所需的資訊加入在第二部分22，屬於自行定義的範圍。

在BSM資料封包的第一部分21中，即必然存在有車輛的經緯度資訊，也就是車輛的原始座標，表示利用車輛內的GPS接收器所測得的本車位置。

在BSM資料封包中的第二部分22中，本創作加入兩類資訊，第一類資訊為輸出該車輛原始座標的感測器種類(例如RTK、GPS)及該感測器的定位精準度。第二類資訊包含有物體(object)原始座標、產生該物體原始座標的感測器種類、或進一步包含該感測器的精準度，該物體原始座標是指利用本車之其它感測器(例如radar,lidar,camera等)感測本車以外的其它物體的資訊，該物體可能是車輛、行人、移動物或固定物等。各車輛可將本車的本車車輛原始座標與物體原始座標對外發送，供周圍鄰車利用；而本車同樣可接收來自周圍鄰車提供的車輛原始座標與物體原始座標。

在步驟S20：該延遲修正模組12透過該無線傳輸介面11接收鄰車傳輸出來的BSM資料封包，獲得鄰車的鄰車車輛原始座標與物體原始座標，此外，該位置優化模組13也進一步接收本車的感測器提供的各種感測結果，例如車輛座標(GPS)、物體座標。該延遲修正模組12針對鄰車提供的鄰車車輛原始座標與物體原始座標進行時間延遲補償，請參考圖4所示，一第一車輛101表示本車，在其附近的一第二車輛102表示鄰車，當第一車輛101接收到第二車輛102發出的資料封包時，第一車輛101可根據紀錄在封包內的一封包發出時間及該第一車輛101本身接收到該封包時的一封包接收時間，計算出該封包發出時間及封包接收時間之間的一時間延遲量n。因為第二車輛102在送出封包後，仍持續行駛前進由原始位置P_A到位置P_B，因此第一車輛101所接收到的第二車輛102原始座標只是代表原始位置P_A，而延遲修正模組12即根據該時間延遲量n推算第二車輛102所移動的一補償距離，加上該補償距離而得知即時位置P_B，其推算公式可表示如下：P_B=P_A+V×n，其中，V代表第二車輛102的車速。

當延遲修正模組12推算出第二車輛102的即時位置P_B，可根據兩位置P_A、P_B之補償距離，一併對第二車輛102提供的物體原始座標加入該補償距離。在鄰車車輛原始座標、物體原始座標都經過時間補償後，即分別得到一車輛補償座標及一物體補償座標，提供給該位置優化模組13進行後續處理。

在步驟S30：該位置優化模組13接收到經時間補償後之鄰車的車輛補償座標及物體補償座標，並接收本車的本車車輛原始座標及本車的感測器測得之物體座標，並執行一優化程序如圖5所示，該優化程序包含有以下流程S31~S33：

S31：比較定位精準度，係比較本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標，判斷何者的精準度較高。舉例而言，若本車的本車車輛原始座標是利用一即時動態測量(RTK)裝置所得到的座標，而鄰車的車輛補償座標是利用一般GPS接收器接收，則可判斷RTK提供的座標具有較高精準度；又例如本車與鄰車皆是利用相同等級的GPS接收器提供座標，則可根據兩GPS信號中的信任度來判斷何者精準度較高，例如根據GPS信號中包含的GGA訊息判斷兩GPS信號何者的信任度較高。

S32：車輛定位優化，在判斷出本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛優化座標何者精準度較高後，將先針對精準度較高者進行優化運算，其次再對精準度較低者進行優化運算。無論是針對本車或鄰車的位置資訊進行優化運算，其作法是：a)根據本車的車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標計算出複數個參考位置；b)根據各參考位置之權重值，分別計算出一本車車輛優化座標及一鄰車車量優化座標。

在本實施例中，係假設本車與鄰車皆配備有GPS接收器及其它感測器，並根據四個參考位置計算出車輛優化座標，且當判斷本車H的車輛座標與鄰車的車輛座標後，得知本車H的車輛座標具有較高的精準度，故以本車H為中心，優先對本車的本車車輛原始座標進行優化，其步驟詳述如後。首先，請參考圖6A所示，本車及鄰車分別以H、R表示，兩車可根據自身之GPS接收器得知自己的車輛座標，其中，本車H根據GPS接收器得知的車輛座標作為第一參考位置H1，該第一參考位置H1與本車H的實際位置有差異是因為GPS接收器之誤差量導致，鄰車R之GPS接收器感測出的車輛座標作為一基準位置R1。

請參考圖6B所示，鄰車R的感測器因為可感知本車H的存在，因此可得知鄰車R與本車H與之間的相對距離D1與相對角度θ1，即得知本車H的相對座標。鄰車R即以自已的基準位置R1為參考基準，根據距離D1及角度θ1將本車H的相對座標轉換為一經緯度座標，該經緯度座標即作為第二參考位置H2。由鄰車R發出的資料封包，即包含有該第二參考位置H2的經緯度座標。

請參考圖6C所示，本車H的感測器因為可感知鄰車R的存在，因此可得知本車H與鄰車R與之間的相對距離D2與相對角度θ2。本車H取得與鄰車R之間的相對距離D2及相對角度θ2之後，以鄰車R的基準位置R1作為參考基準反推出本車H的經緯度座標，可得到一第三參考位置H3。

請參考圖6D所示，鄰車R與本車H之間以無線信號傳輸資料封包，因此，可根據無線信號收、發之間的強度衰減程度，推估兩車之間的相對距離D3，例如鄰車R發射出的無線信號功率預設為-10dBi，而本車H接收到的無線信號功率己成為-30dBi，即顯示兩車之間的距離讓無線訊號衰減了20dBi，因為衰減幅度與距離成正比且可預先建立一衰減關係表，因此根據該20dBi的衰減量可推測或查表得知兩車之間的相對距離D3。另一方面，因為本車H與鄰車R利用GPS接收器測知的車輛座標為已知，即第一參考位置H1及基準位置R1均為已知，可根據兩位置之間的一直向延伸線推測出本車H相對於鄰車R的所在方向。因此，以鄰車R的基準位置R1為基準，根據相對距離D3及方向算出一第四參考位置H4。

請參考圖7，當取得第一參考位置H1~第四參考位置H4後，以各參考位置H1~H4為圓心相當於可決定出第一涵蓋範圍M1~第四涵蓋範圍M4，每個涵蓋範圍的大小係根據其參考位置之來源感測器的精準度而定，假設本車H的GPS接收器具有最好的精準度，則第一參考位置H1的涵蓋範圍最小，且精準度越高者，該參考位置也會具有一較高的權重值ω，其中GPS接收器會提供其本身的精準度。若其它感測器無法提供自身精準度，可根據該感測器推知後的位置其所在距離而決定其權重值，距離越遠，其權重越低。而本創作即是在第一涵蓋範圍M1~第四涵蓋範圍M4之交集區域(如斜線區域表示)計算出一車輛優化座標H(x,y)。

在步驟b)中，係根據各參考位置之權重值ω，計算出一車輛優化座標H(x,y)，計算方式可表示如下：，其中，

在上式中，有m表示參考位置的數目，故本實施例m=4；(x_i,y_i)分別表示第一~第四參考位置H1~H4的座標；權重值ω_i的其中一種計算方式可採用Adaboost演算法或其它演算法。

除了Adaboost演算法，在此提供一種權重值的計算方式。首先，假設第一參考位置H1~第四參考位置H4的誤差值分別為3、6、4、5公尺，可利用一誤差反比演算法計算四個不同的權重值，計算方式如下：計算總誤差量，Σ_iε_i=3+4+5+6=18

分別計算總誤差量與各誤差值的差異量，φ₁=Σ_iε_i-ε₁=18-3=15

計算差異量的總量，Σ_iφ_i=15+13+12+14=54

四個權重值分別為：

本車H的車輛優化座標其中(x_i,y_i)分別表示四個參考位置的座標；H(x,y)代表車輛優化座標。

當完成本車H的車輛座標的優化運算之後，其次再以鄰車R為中心，對鄰車R的車輛座標進行優化運算，其運算過程如同上述，只是互換本車與鄰車之間的角色，換言之，將鄰車資料視為是上述運算中的本車資料，並將本車資料視為是上述運算中的鄰車資料。因此，同樣可以得到代表鄰車之車輛優化座標R(x,y)。

S33：物體定位優化，即針對鄰車R、本車H之感測器所測得的物體座標皆進行優化。在本車H部分，因為已得知本車H優化後之車輛優化座標H(x,y)，故根據本車H感測器所測得的物體座標，可以比較本車H的車輛原始座標及其車輛優化座標H(x,y)之間的第二差異量，於計算本車H感測器測得之物體的物體優化座標時，即根據該第二差異量對本車H感測器測得之物體座標進行補償，而得到一第二物體優化座標，完成對本車H測得之物體座標的優化運算。同理，在鄰車R部分，因為已得知鄰車R優化後之車輛優化座標，故根據鄰車R感測器所測得的物體座標，可以比較鄰車R的車輛原始座標及其車輛優化座標之間的第一差異量，在重新計算該對鄰車R感測器測得之物體的物體優化座標時，即根據該第一差異量對鄰車R感測器測得之物體補償座標進行補償，而得到一第一物體優化座標。

在步驟S40，本創作可利用該定位比對模組14融合來自不同鄰車R的多筆座標。舉例來說，請參考圖8所示，對第一車輛101而言，其它任一車輛102~104均會感測到周圍的物體並分享給第一車輛101，第一車輛101會接收到多筆關於同一物體(例如第二車輛102)的座標並暫存在一緩衝器(buffer)內，因此，第一車輛101內的定位比對模組14會從緩衝器內取出相似物體的座標，並加以融合成單一個位置資料，不同的物體座標則單獨新增。其中一種融合方式是透過K-Means分群演算法將多筆座標計算出一平均值，將同一車輛的車輛優化座標平均計算出一車輛代表座標，將同一物體的物體優化座標平均計算出一物體代表座標。

綜上所述，本創作車輛協同式物體定位優化方法係具備有下述優點：

1.利用本車與鄰車之間交換各自感測出的資料，可擴增各車輛的感測範圍，取得更多的環境資料。

2.透過協同定位裝置重新校正車輛及周圍物體的座標資料，相較於單獨參考GPS接收器測知的座標資料，本創作可以得到更精準的座標，無論是應用於自動駕駛系統，或是用於提前警示駕駛者周圍環境之現況，均可提升行車安全性。

3.利用本創作的協同定位方法，當本車完成優化運算後，可以得到優化完成後之本車定位資料、鄰車定位資料和一或多個物體定位資料，這三份資料會以BSM資料封包的格式傳送給周圍的鄰車，這時候的鄰車接收到BSM資料封包時，亦可以單獨執行本發明之優化運算，因此，周圍各車可分散運算，隨著時間的逐漸累積，車輛彼此之間的定位資料亦會漸漸提高精準度。

H‧‧‧本車

H1~H4‧‧‧第一參考位置~第四參考位置

M1~M4‧‧‧第一涵蓋範圍~第四涵蓋範圍

Claims

一種車輛協同式物體定位優化方法，係利用一設置在本車內部之協同定位裝置執行，該方法包含有：由本車接收一資訊封包，該資訊封包中包含一鄰車提供的一鄰車車輛原始座標及至少一物體原始座標，該鄰車車輛原始座標及該物體原始座標分別具有各自之定位精準度；對該鄰車車輛原始座標及該物體原始座標進行時間延遲補償，以分別得到鄰車補償後的一車輛補償座標及一物體補償座標；執行一優化程序，其包含：比對本車的一本車車輛原始座標與鄰車的該車輛補償座標，判斷何者具有較高的定位精準度；優先對具有較高定位精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車輛補償座標進行一優化運算，再對具有較低定位精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車輛補償座標進行優化運算，其中，該優化運算執行：a)根據本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標計算出複數個參考位置；及b)根據各參考位置之權重值，分別計算出一本車車輛優化座標及一鄰車車輛優化座標；對物體座標進行優化，係比較鄰車的該鄰車車輛原始座標及鄰車車輛優化座標之間的第一差異量，依據該第一差異量對鄰車提供之物體補償座標進行補償以得到一第一物體優化座標；並比較本車的本車車輛原始座標及本車的本車車輛優化座標之間的第二差異量，依據該第二差異量對本車提供之物體座標進行補償以得到一第二物體優化座標。
如請求項1所述之車輛協同式物體定位優化方法，在執行優化程序之後，進一步包含：一座標比對融合步驟，比對不同鄰車執行優化程序之後所得到的多筆的鄰車車輛優化座標、多筆物體優化座標，將對應同一車輛的車輛優化座標平均計算出一車輛代表座標，將對應同一物體的物體優化座標平均計算出一物體代表座標。
如請求項1或2所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，本車的本車車輛原始座標及鄰車的鄰車車輛原始座標，係分別由設置在本車及鄰車的GPS接收器輸出。
如請求項3所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，在比對本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標，判斷何者具有較高的定位精準度之步驟中，係比對本車及鄰車的GPS接收器的定位精準度。
如請求項4所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，在進行時間延遲補償之步驟中，係根據該資訊封包其一發出時間及一接收時間之間的時間延遲量，計算鄰車在該時間延遲量內所移動的一補償距離，以鄰車的該鄰車車輛原始座標加上該補償距離而得到該車輛補償座標。
如請求項5所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，鄰車以其GPS接收器輸出之鄰車車輛原始座標作為一基準位置，該複數個參考位置包含：一第一參考位置，係本車以本身之GPS接收器輸出之本車車輛原始座標；一第二參考位置，係鄰車以本身之一感測器感知本車的一相對座標，再以該基準位置作為一基準點，將該相對座標反算得知本車之經緯度，獲得該第二參考位置；一第三參考位置，係本車利用自身之一感測器感知鄰車的相對距離及角度，再以該基準位置作為基準點，將該相對距離及角度反算得知本車之經緯度，獲得該第三參考位置；一第四參考位置，係根據該資料封包從鄰車發出至本車接收後之衰減程度，估算本車與鄰車之相對距離，並根據第一參考位置及基準位置之一直向延伸線，得知本車相對於鄰車的所在方向，根據該相對距離及該所在方向反算得知本車之經緯度，獲得該第四參考位置。
如請求項6所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，該車輛優化座標係由下式計算：，其中，，m代表參考位置的數量，(x_i,y_i)分別表示第一~第四參考位置的座標，各參考位置的權重值為ω_i。
如請求項7所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，該資料封包為一基本安全訊息(BSM)封包。
如請求項7所述之車輛協同式物體定位優化方法，其中，各參考位置的權重值，係根據產生各參考位置時所利用之感測器的精準度而訂。
一種車輛協同定位裝置，包含有：一無線傳輸介面，係接收一資料封包，該資訊封包中包含鄰車的一鄰車車輛原始座標及至少一物體原始座標以及該車輛原始座標與物體原始座標各自之定位精準度；一延遲修正模組，係透過無線傳輸介面接收鄰車發送出來的資料封包，對該鄰車車輛原始座標及物體原始座標進行時間延遲補償，以得到時間延遲補償後的一車輛補償座標及一物體補償座標；一位置優化模組，接收延遲修正模組提供之鄰車的該車輛補償座標及該物體補償座標，並接收本車的本車車輛原始座標及本車的感測器測得之物體座標，該位置優化模組執行一優化程序，該優化程序包含：比對本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標，判斷何者具有較高的定位精準度；優先對具有較高定位精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車輛補償座標進行一優化運算，再對具有較低定位精準度的本車車輛原始座標或鄰車的該車量補償座標進行優化運算，其中，該優化運算執行：a)根據本車的本車車輛原始座標與鄰車的車輛補償座標計算出複數個參考位置；及b)根據各參考位置之權重值，分別計算出一本車車輛優化座標及一鄰車車輛優化座標；對物體座標進行優化，係比較鄰車的該鄰車車輛原始座標及鄰車車輛優化座標之間的第一差異量，依據該第一差異量對鄰車提供之物體補償座標進行補償以得到一第一物體優化座標；並比較本車的本車車輛原始座標及本車的本車車輛優化座標之間的第二差異量，依據該第二差異量對本車提供之物體座標進行補償以得到一第二物體優化座標。